Esta Tese visa explorar as oportunidades de melhoria do desempenho dos Sistemas Automáticos de Reconhecimento de voz com amplo vocabulário para o Português Brasileiro quando aplicados em um cenário distribuído (Reconhecimento de Voz Distribuído). Com esta finalidade, foi construída uma base de vozes para reconhecimento de voz contínua para o Português Brasileiro com 100 locutores, cada um falando 1000 frases foneticamente balanceadas. A gravação foi realizada em estúdio, ambiente sem ruído, com uma especificação de gravação que pudesse abranger a entrada dos diversos codificadores de voz utilizados em Telefonia Móvel Celular e IP, em particular os codecs ITU-T G.723.1, AMR-NB e AMR-WB. Para um bom funcionamento dos Sistemas Automáticos de Reconhecimento de voz é necessário que os atributos de reconhecimento sejam obtidos a uma taxa elevada, porém os codificadores de Voz para Telefonia IP e Móvel Celular normalmente geram seus parâmetros a taxas mais baixas, o que degrada o desempenho do reconhecedor. Usualmente é utilizada a interpolação linear no domínio das LSFs (Line Spectral Frequencies) para resolver este problema. Nesta Tese foi proposta a realização da interpolação com a utilização de um Filtro Digital Interpolador que demonstrou ter um desempenho de reconhecimento muito superior ao da interpolação linear. Foi avaliado também o uso das ISFs (Immittance Spectral Frequencies) interpoladas como atributo de reconhecimento, as quais se mostraram inadequadas para esta finalidade, assim como as LSFs. Outro aspecto de fundamental importância para os reconhecedores de voz distribuídos é a recuperação de perda de pacotes, que tem impacto direto no desempenho de reconhecimento. Normalmente os codificadores inserem zeros nos pacotes perdidos ou interpolam linearmente os pacotes recebidos visando restaurar estes pacotes. Foi proposta nesta tese uma nova técnica baseada em Redes Neurais que se mostrou mais eficiente na restauração destes pacotes com a finalidade da realização do reconhecimento.